数理・データサイエンス・AI教育プログラム

名古屋大学における数理・データ科学教育

名古屋大学数理・データ科学教育研究センターは、学部・研究科等と連携して、数理・データ科学分野の人材育成を推進しています。各レベルの講義群がシームレスに展開するよう、数理・データ科学教育の基本ポリシーとスキルレベルを策定し、教養教育レベルから大学院レベルまで、様々な教育プログラムを実施しています。
4領域3レベルの数理・データ科学教育の基本ポリシーとスキルレベル

実施体制

数理・データ科学教育研究センターが中心となり、様々な部局と連携し、名古屋大学における数理・データ科学・AI教育を推進しています。

数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム認定

リテラシーレベル認定

（認定の有効期限：認定の有効期限： 令和９年３月３１日まで）
申請書：
名古屋大学リテラシーレベル申請書

応用基礎レベル認定（情報学部）

（認定の有効期限：認定の有効期限： 令和９年３月３１日まで）
申請書：
名古屋大学情報学部応用基礎レベル申請書

教養教育レベル

目的

数理・データ科学の素養を広範に学び、数理的思考及び情報処理の基礎力を養います。社会の様々な場面で新しい価値を生み出す基盤となるデータ分析能力を身につけるために、その基礎的知識と汎用的な分析技能を獲得します。

開設科目

2022年度以降入学生

科目名 概要
データ科学基礎 データ分析能力を身につけるうえで、最も重要な基礎的知識を習得するための科目。全学生必修。
データ科学基礎演習A 講義において習得した知識を基に受講生自身がプログラミングや計算機ツール等によるデータ分析の基礎的技能を習得するための科目。Excel、Rを使用。
データ科学基礎演習B 講義において習得した知識を基に受講生自身がプログラミングや計算機ツール等によるデータ分析の基礎的技能を習得するための科目。Pythonを使用。

2021年度以前入学生（文系）

科目名 概要
情報リテラシー（文系） 情報社会で活躍するために必要な、情報倫理、情報に関する法律、情報技術、情報理論についての基礎的な知識を身につける。
情報メディアとコミュニケーション 進化する情報通信及びメディアが人と社会にどのような影響を与えているのかを最新動向を含めて考える。また、基本的なスライド作成などを通して、表現能力とコミュニケーション能力を身につける。
図情報とコンピュータ Excelによるデータ分析と数式処理ソフトウェアを利用して、グラフィックス、アニメーション、作曲を行う方法について学習し、総合的な判断力と思考力を培う。

2021年度以前入学生（理系）

科目名 概要
情報リテラシー（理系） 大学の授業で必要となるコンピュータ利用とインターネット利用の基礎を学び、情報検索、文書作成、情報分析、プレゼンテーション、情報発信において必要となる知識や考慮すべきことを習得するとともに、データ科学に関連するプログラミングの初歩的なスキルを習得する。
情報科学入門 確率統計入門、情報理論とその応用、パターン情報処理とその応用を中心に、情報処理、情報科学などに関する基礎的知識を習得する。
図情報とコンピュータ Excelによるデータ分析と数式処理ソフトウェアを利用して、グラフィックス、アニメーション、作曲を行う方法について学習し、総合的な判断力と思考力を培う。
授業内容・授業方法の詳細は以下のページをご参照ください。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム（リテラシーレベル）

教養教育レベルの開講科目は、文部科学省の数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（リテラシーレベル）に認定されました。プログラムの修了要件は以下の通りです。
入学区分 修了要件
2022年度以降入学生 「データ科学基礎」1単位を取得すること（2023年度申請予定）。
2021年度以前入学生（文系） 「情報リテラシー（文系）」2単位、「情報メディアとコミュニケーション」2単位、「図情報とコンピュータ」2単位の合計6単位を取得すること。
2021年度以前入学生（理系） 「情報リテラシー（理系）」2単位、「情報科学入門」2単位の合計4単位を取得すること。

実施体制

数理・データ科学教育研究センターが中心となり、教養教育院等との連携のもと、教養教育レベルの科目群を開講しています。

自己点検・評価

数理・データ科学教育研究センター教育専門委員会において、教育プログラムの自己点検・評価を実施しています。
‍令和3年度自己点検・評価結果

学部専門レベル

目的

学部専門に応じて必要な数理・データ科学の知識及びスキルを習得し、データ活用力を養います。

数理・データサイエンス・AI教育プログラム（応用基礎レベル）

以下の学部では、文部科学省の数理・データサイエンス・ＡＩ教育プログラム（応用基礎レベル）に認定されました。

大学院レベル

目的

各専門分野の研究に必要な高次の数理・データ科学の知識及びスキルを習得し、課題解決力を養います。

実践データサイエンティスト育成プログラム

‍企業などから提供されるデータを⽤いて、実社会の課題をグループワークで解決する「実世界データ演習」を実施しています。また、実世界データ演習の取組に必要な能⼒を養うための講義科⽬を開講しています。詳しくは、以下のページを御覧ください。
実践データサイエンティスト育成プログラム
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